不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择python学习进阶，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：Github上大神总结的Python学习路线，Python：什么是进阶，如何进阶？，为什么Python入门容易，精通却很难！Python进阶之路！，如果只推荐一本 Python 进阶书籍，我要 Pick 它！??。

1.Github上大神总结的Python学习路线

俗话说，师傅领进门，修行在个人。随着Python的流行，越来越多的人希望学习Python，苦于没有师傅来领进门。本文将分享几个GitHub大佬总结的经验和免费学习资料，供同学们学习参考。1. Python - 100天从新手到大师 大神骆昊 (github账号：jackfrued)为大家规划了一条从“从新手到大师”的Python百天之路。一百天的内容如下：Day01~15 - Python语言基础Day16~Day20 - Python语言进阶Day21~30 - Web前端入门Day31~35 - 玩转Linux操作系统Day31~35 - 玩转Linux操作系统Day41~55 - 实战~60 - 实战~65 - 实战~75 - 爬虫开发Day76~90 - 数据分析和机器学习Day91~100 - 团队项目开发 github: star:89.9k<<< 左右滑动见更多 >>>2.机器学习100天 这个项目开始由Avik-Jain创建了一个英文版，然后由维护更新一个中文版。当前还没到完整的100天规划，但也足够作为参考学习了，当前目录如下：有监督学习 数据预处理简单线性回归多元线性回归逻辑回归k近邻法(k-NN)支持向量机(SVM)决策树随机森林无监督学习 K-均值聚类层次聚类 github: star: 15.6k<<< 左右滑动见更多 >>>3.100 days of （英文） 算法学习100天，基于Jupyter开发学习。作者为了提高自己的算法能力设置的100天挑战，这些挑战很有趣，但实现不是一件轻松的事情，感兴趣的挑战一下吧 github: star:6.7k<<< 左右滑动见更多 >>>4. Practical Python（英文） 一位25年Python编程经验的大神分享的Python学习资料。这些学习经验经过实践验证并一直在不断发展，这个项目中包含大约130个动手编码练习。 github: star:5k<<< 左右滑动见更多 >>>5.Useful Python snippets（英文） 这个项目的目的是收集有用的Python代码段，以增强的编码体验，可分为基础和进阶两部分。基础部分如下：StyleFrom and and I/O高级部分如下：Regular github: star: 6.2k<<< 左右滑动见更多 >>>希望对正在学习Python的小哥哥小姐姐有所帮助，也欢迎交流补充~

2.Python：什么是进阶，如何进阶？

1. 什么是进阶？一门编程语言的基础部分，往往非常简单。如果只考虑基本语法、数据类型、基本控制结构的话，大部分人应该一两天就学完 Python 了吧。之后，调用几个常用的库，写一些脚本，或者做爬虫，或者做数据分析，或者做一些其它自动化工作，就可以说已经入门了。那么，接下来呢？当我们问如何进阶的时候，我们具体问的是什么呢？我们为什么要追求进阶，进阶又是一种怎样的状态呢？显然，我们已经可以通过一些脚本解决一些简单的问题了。大多数时候，问如何进阶的人，暂时也没有碰到什么无法解决的问题。但是我们知道自己掌握的还不够，还不足以依靠这些知识进入一个开发团队，并以这门编程语言作为主要开发语言，贡献于整个项目——或者说，与他人协作，共同解决一个比较复杂，比较庞大的问题。从这个角度说，编程中所谓的进阶，大概是指能够以一门语言为主，参与到一个比较大的项目中，与他人协作，解决一个相对复杂的问题。从这个目标看，我们对进阶的理解就要具体一些了。如果再分解这个目标，大概就会有以下思路：1. 我们当然知道，解决一个比较复杂的问题，需要相当多的知识，这些知识不仅包括对计算机技术的了解，还包括对业务逻辑的理解，对商业目标的考虑等。仅就计算机技术而言，了解一门编程语言的语法也还只是一个开始，最多算是解决了数据处理的问题，另外还考虑考虑数据的存储与传输问题。一般来说，也就是基本的 数据传输协议与数据库知识 等。2. 大部分时候，我们所要处理的问题都是常见的，前人已经处理过的，并且有优秀的开发者作出梳理和总结，提供了一些方便的框架，常见的比如 web 框架、桌面 UI 框架、数据库操作、爬虫、数据分析框架等。对这些 现成框架的了解以及基本用法的掌握 ，应该也是很有必要的。3. 对于日常的编程工作，我们可以简单地认为，大多数时候都是在做数据处理。那么，我们似乎有义务去考虑，如何才能让自己的代码在数据处理时更高效，更简洁——对的，这个问题主要涉及数据结构和算法的设计。但就一门具体的语言来说，还涉及 这门语言的总体生态，特别是其核心库 。以 Python 来说，了解其基本数据结构当然很重要，但很多其它常用的数据结构和算法也都在核心库，或者第三方库中有实现，对绝大多数用户来说，自己再去实现一遍，既麻烦又低效，也很容易出 Bug，是得不偿失的。4. 团队协作的问题，当然也不能忽略。如何保证我们的代码在严肃的生产环境中不会出 Bug？如何保证别人能充分地理解，方便地调用我们的代码？如何保证我们写的程序不会随着需求的演变变得越来越臃肿，越来越复杂？如何保证我们离开这个岗位后，接手的人可以很容易地看懂并维护我们留下的代码？这里涉及的问题，就是 代码的可读性与可维护性，文档与测试，设计模式与版本管理 等各方面的内容。这里所列的，都只是简单的思考方向，具体的内容，则随我们的目标而定。一般的建议是，直接去看招聘网站上的岗位要求，就能对具体目标有所了解了，这是最贴近实际的。2. 如何进阶？下一个问题是，如何进阶呢？我们首先应该会达成的共识是：作为一门技术，编程应该在实践中学习，因此，进阶一定包含大量的实践，而不仅仅是理论的阅读与理解。于是，我们的问题转换为，我们要学习哪些理论，做哪些实践？参考我们在上面提出的四条思路，主要涉及的理论应该包括：数据存储与传输、常用框架、数据结构与算法、编码规范、文档、测试、设计模式与版本管理等。在这些理论知识中，我们实践起来最方便，教材也最丰富的，应该是各种常用框架。事实上，我们要构建一个应用，解决一个问题，一般都会借助一个成熟的框架。那么也就是说，可能最为常见的学习路径，就是学习框架，通过框架搭建自己的应用，并在这个过程中系统学习，不断引入其它各方面的理论和实践。举例来说，我们可以着手学习一个 web 框架，写一个简单应用，在这个过程中不断引入其它方面的内容：首先是 编码规范 ，最为基础，内容也很少。就 Python 而言，可以先看一遍 PEP8 的建议，然后在 IDE 中引入一些检查插件，就可以按照规范进行编码了。第二个可以很快学会的是 版本管理工具 ，只需要花几个小时了解一下基本命令，就可以在之后的编程实践中用起来了。文档与测试，相对来说也比较容易上手，自然也可以紧接着引入自己的实践中。数据存储与传输、数据结构与算法、设计模式 等内容，相对地需要一定的系统学习，市面上也有丰富的材料，只要有一个整体的计划，在学习的过程中不断地与自己的实践相参照，自然可以融会贯通。总的来说，这是一个有意识地学习的过程，不断反省自己的缺漏，不断引入新的实践内容。对于新人来说，开始上手都是容易的，可能比较困难的是对这些目标的持续反思，按这些规范严格要求自己。3. 除此之外呢？除此之外呢？任何一门编程语言，除了语言本身，都包含大量社区实践形成的规范，或者说，经验总结。比如 PEP8 就是 Python 社区关于编码规范所形成的一套约定。这些经验，也可以认为是当前被比较多人所认同的*实践，我们当然有必要了解这些*实践。事实上，是否知道并采用这些*实践，有时也可以作为我们判断一位程序员是否经验丰富的标准。我们获取这类*实践的方法，一个是通过团队之间的相互学习，一个是通过书籍。比如 《Effective Python：编写高质量 Python 代码的59个有效方法》 就是介绍*实践的书籍。里面的内容，有些我们已经习以为常了，也有些可能不太了解。说来惭愧，当我阅读这本书的时候，有时心里是很慌的。我们写代码，经常过一段时间，就感觉之前的代码写得很烂，现在写得会好一些，于是感觉自己有点成就了，看了别人的实践，却发现自己的代码依然丑陋。所谓“独学而无友，则孤陋而寡闻”，就是这个意思吧！这篇文章已经比较长了，这个系列接下来的文章，会大体介绍《Effective Python》所推荐的*实践，叫做 “Python进阶自检清单” 。大部分内容确实只是把清单列出来而已，可能会涉及一些我自己的理解和补充。当然，出错的部分都是我的问题，还请大家多多指教！END公众号：

3.为什么Python入门容易，精通却很难！Python进阶之路！

如题，本篇将讲解Python提升之路；Python作为语法简单易学的语言，入门容易精通却很难，这是共识，那么为什么会有这样的共识？精通Python的难度在哪里？Python拥有简单、形象、直观的语法，有着众多的第三方库，封装了大多数的操作，因此入门Python非常容易，并且大多数学习Python都从爬虫开始，趣味性也比较丰富；这样友好的语法下，初学者入门非常简单。创一个小群，供大家学习交流聊天如果有对学python方面有什么疑惑问题的，或者有什么想说的想聊的大家可以一起交流学习一起进步呀。也希望大家对学python能够持之以恒python爱好群，如果你想要学好python*加入一个组织，这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料，给你推荐一个学习的组织：快乐学习python组织 可以点击组织二字，可以直达然而正是这样的技术路线，导致了我们忽略了Python本身，我们都注重了Python应用，都在学习的重心是在第三方库的接口熟悉，就忽略了对其中的框架思想、底层语法运用的学习。也就是说我们仅追随其形，而未深入其心，于是乎由其他编程语言转Python很容易，而由Python转其他语言就相对困难；程序=算法+数据结构，但在Python应用中很少关注算法和数据结构，大多数人学习Python本质都只是在学习使用一个工具，而不是在学习编程思想；并且学习Python要么从爬虫开始、要么从数据分析开始、或者从人工智能开始，这些都只是Python的应用，他们并不代表Python这门编程语言，以为自己学得很深入，其实只不过熟悉了一个工具而已；正如人工智能领域，太多的调包侠，我们在其他领域的深入，何尝不是在成为一个资深的调包侠。要Python进阶，我们就要明白什么是Python的核心？一般来说Python的核心也是其他编程语言的核心：算法、数据结构；除此之外还有模式设计、框架思想、基础语法、内部机制、底层原理及实现；Python的进阶很简单：深入三方库源码、学习框架思想、注重基础语法在常用库中的运用，同时深入程序模式设计与应用，学习Python的常用机制与实现原理；跳出对第三方库的API学习，更深入原理学习；简而言之，不仅要知道某个库的某个方法的使用效果，更要知道效果背后的实现逻辑。这样的好处是：当你遇到兼容性问题的时候，你可以修改第三方库的某些代码，进而实现兼容；可以在学习众多框架之后，写出与之同样出众的框架；可以快速深入Python的其他应用领域。在学习Python的过程中我们要有初级、中级、高级的印象；这样的判断并没有具体的标准，你可以这样来衡量：初级：熟悉Python的基础语法规则，能够按照经验使用三方库的API，平常练练并没在实际项目中运用。中级：熟练应用Python的基础语法，能够解决意外情况，可以看懂源码中的方法实现思路，并在实际项目中应用。高级：针对实际项目中的问题，可以追溯原因，并且能够解决出现的问题；对一些常用方法原理、协议模型、编程思想、框架熟悉。更高级：自己定义吧。上面的定义只是给Python学习路途上的Python指一个方面，其并不严谨，如果说衡量技术有*标准那就是结果，不管什么项目有什么困难，*都能解决，那就是高手。

4.如果只推荐一本 Python 进阶书籍，我要 Pick 它！

本文作者：豌豆花下猫，来源：Python猫今年二月初，我偶然看到了一条推特：《流畅的Python》一书的作者发布了一条激动人心的消息：他正在写作第二版！如果要票选*的 Python 进阶类书目，这本书肯定会是得票率*的书籍之一。我在最早写“Python猫荐书系列”时，就想推荐它，但又觉得好东西应该留到*，所以一直拖到了现在……如果你读过它，肯定也会认为它值得推荐；如果你没有，那请往下阅读，看我的介绍能否打动你把它列为必读书目吧~这本书的英文名是《Fluent Python》，在 2015 年 8 月出版。两年后，国内的图灵教育出品了译本，出版时间是 2021 年 5 月，获得豆瓣 9.4 高分。（图书翻译/出版真是个漫长的过程啊）作者 Luciano Ramalho 是个巴西人、资深的 Python 程序员/演讲者、PSF（Python软件基金会）成员。书籍的技术审校与推荐人囊括了圈内的一众大咖。此书一出，大受圈内好评，各国出版社纷纷引进版权，目前至少已有 9 种语言版本（来数数你认识几种？）：PS：图片出自@官推，简体中文版最薄，巧合占据C位。根据图灵教育统计，简体中文版销量超过4万册，预计在2021年能超越英文版的销量。那么，这本书到底写了些什么呢？又有哪些特别之处呢？全书内容充实，除去前言、附录和术语表这些内容，共分为六个部分 21 章节。我将核心章节内容制作了一份思维导图：（在Python猫公众号回复『流畅』，有完整的高清原图）以上是主要章节的思维导图，图中的数字是折叠起来的分支数。下面给大家看看部分的细节图：原图太大，展示不下。在Python猫公众号内回复『流畅』，有完整的高清原图、PDF 版本和 MarkDown 版本从章节上可以看出，这本书主要面向中高级的开发者。它基本不涉及入门级内容，反而聚焦在数据模型、数据结构、函数对象、面向对象、控制流程与元编程等话题上。打开书本*章，作者用寥寥十几行 Python 代码，就徒手实现了一副扑克牌：import Card = .('Card', ['rank', 'suit']) class : ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list('JQKA') suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split() def __init__(self): self._cards = [Card(rank, suit) for suit in self.suits for rank in self.ranks] def __len__(self): return len(self._cards) def __getitem__(self, position): return self._cards[position] 然后，直接就点出了全书最关注的核心话题：由各种特殊方法构成的数据模型。特殊方法（special method）是__xxx__() 这种以前后双下划线命名的东西，通常又被称为魔术方法（magic method）和双下方法（dunder method），是 Python 独有的设计。数据模型（data model）无疑是 Python 语言的关键核心，是得以形成所谓 Python 风格（pythonic）的基石。Python 中一切皆对象，而数据模型则是这些对象的接口规范，正是因为它，Python 得以获得极强的行为一致性。《流畅的Python》以数据模型为始，定下了全文的风格基调，即关注 Python 对象的构造以及语言内部的特性细节，目的是让读者写出更地道、简洁高效、可读易用的代码。《流畅的Python》作者与中文版合影接着，它介绍了 Python 中一些内置类型的特性（序列类型、映射类型、文本和字节类型），介绍作为特殊对象的函数以及一般性对象的用法，介绍控制流程（迭代器、生成器、上下文管理器、协程和并发编程），*深入到素有黑魔法之称的元编程（描述符和元类）。全书 600 多页，洋洋洒洒，旁征博引，内容充实到让人应接不暇，让人时不时就产生一种“又学到了新知识”的感觉，以及一种“哦我想进一步学习”的求知欲望。很多读过书的同学会有一个同感：它的“延伸阅读/杂谈”并不是闲笔，反而有些内容比正文更精彩，作者在此展示了他丰富的知识面（官方文档、社区典故、语法演进、文章视频、开源项目、语言差异等等），每一章都值得挖掘阅读。目前没有任何一本 Python 书籍能在这方面与它匹敌。我推荐大家找到自己感兴趣的章节进行阅读，另外，有人做了非常不错的读书笔记（都挺长的），我放在这里： （by ） （by 猫冬）《流畅的Python》*版基于当时*的 Python 3.4。这些年来，Python 不断丰富自己，既正式宣告了 Python 2 版本的终结，又快速地演进到了*的 3.9 版本。但是，由于作者关注的是 Python 的核心概念，探讨的是基本不会变化的特性，因此倒不必太担忧内容过时，它仍是一本非常推荐购买和阅读参考的书籍。我非常关心它的第二版，但是也知道，写作需要时间，英文出版、中文翻译和中文出版也都需要时间，所以我们就一起静候佳音吧。推荐阅读《流畅的Python》[巴西]卢西亚诺·拉马略（Luciano Ramalho） 著关联阅读人民邮电出版社：最受推崇的 Python 书有哪些？你们都是怎么学 Python 的？*的Python入门教材是哪本？========赠人玫瑰，手留余香，不要忘记点赞、收藏、关注 @人民邮电出版社 哦！一键三连，感恩有你~

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